Leer hoe je productieklare documentverwerkingspijplijnen bouwt die schalen met real-time streamingarchitecturen. Deze uitgebreide gids laat je zien hoe je LlamaParse kunt combineren met @confluentinc en @mongodb om intelligente documentverwerkingssysteem te creëren die alles aankunnen, van complexe PDF's tot real-time embeddings: 📄 Haal gestructureerde gegevens uit complexe PDF's met behulp van LlamaParse's intelligente parsing die tabellen, afbeeldingen, kopteksten en opmaakcontext behoudt - verdergaand dan eenvoudige OCR om de documentlay-out en betekenis te begrijpen 🔄 Bouw streamingdatapijplijnen met Confluent en Apache Flink die documenten in real-time verwerken, embeddings genereren en schema-evolutie soepel afhandelen 💾 Sla verwerkte documenten op en query ze met MongoDB Atlas Vector Search, waarbij gestructureerde gegevens en embeddings worden gecombineerd op één platform voor krachtige semantische zoekmogelijkheden ⚡ Implementeer real-time gematerialiseerde weergaven met MongoDB Atlas Stream Processing om dure joins te vermijden en query-geoptimaliseerde collecties te creëren die continu worden bijgewerkt 🤖 Versnel AI-ontwikkeling met de nieuwe MongoDB MCP Server-integratie voor VS Code Lees de volledige architectuurgids met codevoorbeelden: